高次局所自己相関特徴と判別分析による顔画像の表情認識

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概要

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本研究では,高次局所自己相関特徴と判別分析による顔画像の表情認識を行う.高次局所自己相関特徴は,平行移動に不変な性質を持つ自己相関関数を高次に拡張し,その変位を参照画素周辺の3×3局所領域に限定したものである.判別分析は,予め複数のクラスに分類された学習データに対して,クラス内分散が小さく,かつクラス間分散が大きくなるような線形写像を施し,その判別空間上において認識対象データの分類を行うものである.実験では,複数の被験者における5つの基本表情時の顔画像を撮影し,高次局所自己相関特徴と判別分析による表情認識率を求める.また,被験者の表情変化を判別空間上での軌跡として追うことで,顔アニメーションヘの応用について検討を行う.
2003-01-27

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